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# OpenMV

OpenMV 카메라는 이미지 처리 SOC를 사용하여 카메라와 동일한 보드에서 마이크로파이썬 프로그램을 직접 실행하는, 전력 소모가 극히 낮은 카메라-컴퓨트 유닛입니다. 전력 소모는 0.5W 미만이며, 양자화 및 낮은 해상도에서 최대 약 13fps로 모델을 실행할 수 있습니다.

#### 호환되는 모델을 학습하세요

OpenMV 배포가 가능하도록 Roboflow 3.0 모델을 학습하세요. 모델은 저전력 SOC에 맞도록 우리 모델 후처리에서 양자화 및 스케일 조정되므로, 실제 성능은 플랫폼에 표시되는 지표보다 낮을 수 있습니다. 또한 최상의 결과를 위해 해상도를 224 또는 256으로 사용해 주세요(후처리에서 그 해상도로 스케일링합니다).

#### 양자화된 아티팩트 다운로드

배포 페이지를 사용해 OpenMV 아티팩트를 다운로드하세요. 이 아티팩트는 다음으로 구성되어 있어야 합니다. `.tflite` 파일이며 OpenMV 장치와 호환됩니다.

<figure><img src="/files/b433a5af654c63b1e270ba141026d77c6ee9bfd0" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/8b4f3165bddf299e593dd354e27ba58ed5286ad5" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### 모델을 OpenMV 장치에 배포하기

그런 다음 [OpenMV IDE](https://openmv.io/pages/download) 를 사용해 모델을 엣지 디바이스에 배포할 수 있습니다. 방금 다운로드한 모델 가중치와 클래스 목록이 필요하며, 클래스 목록은 이 [OpenMV가 제공한 동영상](https://www.youtube.com/watch?v=aRnn2LeAS4c)에서 확인할 수 있는 roboflow 대시보드에 있습니다. 이 동영상은 이 [예제 스크립트](https://github.com/openmv/openmv/blob/4d7247e11e9f4605802f4e285ac65701a2079b4d/scripts/examples/03-Machine-Learning/00-TensorFlow/yolo_v8_detector.py) 를 OpenMV 장치에서 YOLOv8(Roboflow 3.0) 모델을 실행하는 데 보여주며, OpenMV에서 Roboflow 모델로 개발을 시작하는 출발점으로 사용해야 합니다.